1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

作为一名大四后端开发实习生，我正一边在岗写业务、改接口，一边悄悄投递简历、准备面试。上班时认真完成任务，不划水、不耽误进度；午休和下班后集中刷算法、复盘项目，利用碎片时间跟进招聘消息。虽然兼顾两头很累，但既保证了实习经验积累，又不错过更好的机会。不裸辞、不焦虑，稳扎稳打，为自己争取更多选择。最重要的一点是，千万不能摆烂，一定要认真准备面试的东西！#如何一边实习一边找下家？#